Novedades en Óptica y Fotónica – Clasificación de polen mediante láser

Novedades en Óptica y Fotónica – Clasificación de polen mediante láser

Los investigadores han desarrollado un sistema que combina imágenes e inteligencia artificial para capturar imágenes de campo brillante, de dispersión lateral y de autofluorescencia de granos de polen y clasificar moléculas pequeñas. [Image: University of Exeter]

Contar y clasificar pequeños granos de polen bajo un microscopio óptico común es un trabajo duro. Ahora los investigadores han combinado tecnología óptica e inteligencia artificial (IA) para acelerar la misión (New Phytologist, doi: 10.1111/nph.19186).

A través de un proceso llamado citometría de flujo de imágenes, el equipo capturó imágenes de campo brillante, dispersión lateral y autofluorescencia de muestras de polen fósil de 5.500 años de antigüedad. Las redes neuronales computacionales guiaron el aprendizaje profundo para clasificar granos antiguos basándose en bibliotecas de entrenamiento estándar de imágenes de polen preseleccionadas.

Los investigadores dicen que, además de explorar el polen conservado encontrado en sitios arqueológicos, esta tecnología podría mejorar las lecturas de polen atmosférico en el futuro para advertir a las personas alérgicas sobre las condiciones exteriores.

Citometría de flujo por imágenes

En la citometría de flujo básica, las partículas suspendidas en un líquido pasan a través de una boquilla hacia un tubo estrecho. Un láser, colocado perpendicular al tubo, ilumina pequeños objetos que pasan a través del haz y varios espejos y detectores captan las señales resultantes. En algunos casos, la citometría de flujo simplemente cuenta y separa células u otras moléculas, pero utilizando tecnología de imágenes microscópicas, este método puede obtener decenas de miles de imágenes por segundo.

Cuando los investigadores entrenaron la red con imágenes de polen fósil, la herramienta de IA clasificó el 100% de las moléculas antiguas a nivel de orden, el 77% a nivel de familia y el 96% a nivel de género.

El equipo, dirigido por Claire M. Barnes, de la Universidad de Swansea, Reino Unido, y Anne L. Power, de la Universidad de Exeter, Reino Unido, extrajo antiguos granos de polen de núcleos de sedimentos de lagos y, como muestra de referencia, compiló una colección de granos de polen de 53 muestras modernas. Especies de plantas. Los investigadores utilizaron un citómetro de flujo de imágenes disponible comercialmente con iluminación de campo brillante y cinco láseres de excitación con longitudes de onda de 405 a 785 nm. Seis canales de detección recolectaron imágenes de autofluorescencia, campo brillante y dispersión lateral de granos de polen viejos y frescos con un aumento de 20 × y 1 μm.2 Resolución de píxeles.

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Luego, el equipo entrenó una red informática para identificar la biblioteca de referencia de polen moderna hasta el nivel de especie, lo que resultó en que la red identificara exitosamente el polen con hasta un 93% de precisión. Cuando los investigadores entrenaron la red con imágenes de polen fósil, la herramienta de IA clasificó el 100% de las moléculas antiguas en el nivel de orden, el 77% en el nivel de familia y el 96% en el nivel de género, que es un nivel más alto que el nivel de género. Especies en clasificación biológica.

Previsión de polen

«Incorporar una versión única de aprendizaje profundo en nuestro sistema significa que la IA es más inteligente y aplica un enfoque de aprendizaje más flexible», dijo Barnes en un comunicado de prensa que acompaña al artículo. «Puede manejar imágenes de mala calidad y puede utilizar características de especies comunes para predecir a qué familia de plantas pertenece un polen, incluso si el sistema nunca lo ha visto antes durante el entrenamiento».

En los próximos años, los investigadores esperan perfeccionar y lanzar su sistema y utilizarlo para aprender más sobre el polen de gramíneas, un irritante particular para las personas con fiebre del heno, también conocida como alergias estacionales. «Algunos pólenes de pasto son más alergénicos que otros», dijo Power. «Si podemos comprender mejor los tipos de polen que prevalecen en momentos específicos, esto conducirá a mejoras en los pronósticos de polen que podrían ayudar a las personas con fiebre del heno a planificar para reducir su exposición».

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